Recent Advances in Drought Monitoring
Notice bibliographique
Résumé
Recent widespread, severe, and long-lasting droughts across North America have heightened awareness of and interest in how to better monitor drought and its impacts. Since its inception in 1999, the National Drought Mitigation Center (NDMC), United States Department of Agriculture (USDA) and NOAA’s Climate Prediction Center (CPC) and National Climatic Data Center (NCDC) have partnered to produce the weekly U.S. Drought Monitor (http://droug ht.unl.edu/m onitor/), a comprehensive drought assessment product based on a simple 5- category severity classification. On the heels of its widespread acceptance and usage, the NCDC, CPC, USDA, NDMC and scientists from Canada and Mexico have worked together to produce a monthly experimental North American Drought Monitor (http://www.ncdc.noaa.gov/oa/climate/monitoring/droug ht/nadm/index.html. Other projects are underway. An informal interagency push toward better water resource assessment has a goal of developing a watershed-based hydrological drought map that would complement the weekly U.S. Drought Monitor map. The Western Governor’s Association and NOAA are developing a framework for a National Integrated Drought Information System. The NDMC is also involved in projects looking to improve our spatial and temporal capabilities in monitoring drought. By tapping into the Applied Climate Information System (ACIS), the NDMC has worked with UNL’s Computer Science and Engineering department and the High Plains Regional Climate Center (HPRCC) to develop a web-interface based tool, which allows the user to analyze drought indicators like the SPI, PDSI, and Newhall Soil Moisture Model. A collaborative team of scientists from the USGS EROS Data Center, the NDMC, and the HPRCC is developing a prototype monitoring system that integrates information from climate and satellite databases using data mining techniques. The goal of this project is modeling the relationships between climate-based drought indicators and satellite-derived seasonal metrics from the NDVI (Normalized Difference Vegetation Index). This includes delivering near-real time information about drought-affected areas in the U.S. using the Internet as the primary delivery mechanism. Clearly, the products and the cooperative efforts described above have advanced our drought monitoring capabilities and have led us to a better understanding of drought as a complex hazard while also improving our capacity to assess, predict and/or provide an early warning of drought.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».